[CARTO] 올림픽 시각화하기: 평창 최고 인기 지도와 데이터 시각화

 

1월 9일 금요일, 2018 동계올림픽이 대한민국 평창에서 시작되었습니다. 개막식 남북 공동입장부터, 노르웨이 팀 셰프가 계란을 15,000개나 잘못 주문한 소식까지, 92개국에서 온 선수들은 벌써부터 여러 헤드라인을 장식하고 있습니다.

당연한 말이지만, 올림픽은 국제 정치, 스포츠, 통계학의 중심일 뿐 아니라, 데이터 저널리스트들에게도 아주 풍부한 자원이 되어왔습니다. 2016년 리우데자네이루 하계 올림픽은 통찰력있는 데이터 스토리, 지도, 인포그래픽, 시각화를 제공해주었습니다. The Guardian은 ‘200m 자유형의 드라마틱한 결승선’을 포함한 여러 대화형 데이터 시각화 시리즈를 연재했습니다.

올림픽 게임 역시 많은 양의 로케이션 데이터를 생산해냅니다. 국제적 경기인 만큼, 선수들의 고국이라던지 해당 경기의 위치와 같은 확실한 위치적 요소들이 많이 있습니다. 리우 올림픽에 이어, Telegraph는 메달리스트들을 지도에 표시하여 어느 나라가 경기에서 압도적인 선두를 달리고 있는지, 누가 아직 올림픽의 첫 영광을 찾아 나서고 있는지를 알아보았습니다.

이번 올림픽의 성공적인 마무리를 축하하며, 2주동안의 지도와 시각화를 보여드리겠습니다.

 

 

구글 서치 트렌드: 2018 평창 올림픽

구글 트렌드는 검색 데이터를 한 눈에 볼 수 있는 구글의 웹 인터페이스입니다. 전 세계에서 많이 검색되는 주제들을 찾아보고, 주제와 검색 단어들을 비교해볼 수 있기에, 올림픽이나 국가 단위로 개최되는 행사들의 영향이나 관심도를 알아보기에 좋은 툴입니다.

올림픽 개최와 함께 시작된 구글의 올림픽 스토리는, 검색 데이터와 인사이트를 결합하여 각각의 스포츠를 낱낱이 파악할 수 있게 해줍니다. 예를 들어 컬링은 4년마다 상당한 검색량 증가를 보이는데, 제일 많이 검색된 질문은 “컬링이 무엇인가요?”였습니다.

이 이야기는 각 나라별 가장 유투브에서 많이 본 동계 올림픽 종목이나 가장 많이 검색된 종목과 같이, 추가적인 데이터를 바탕으로 지도를 제공합니다. 위와 같은 대화형 지도는 경기가 진행되는 동안 광고주들에게 인사이트를 제공해주는 등 데이터 분석에 힘을 실어줄 수 있습니다.

 

 

나라별 메달 획득 확률

프리랜서 디자이너 Anthony Veyssiere는 이번 동계 올림픽에서 각국의 메달 획득 확률을 시각화했습니다. 각 종목별 선수들의 세계 랭킹을 기준으로 메달 획득의 가능성(가능성 큼/보통/적음)을 점쳐 보았습니다.

Anthony의 시각화는 나라별 메달 획득 뿐 아니라, 올림픽 종목 캘린더까지 볼 수 있습니다. 국가를 선택하면 그 국가가 메달을 딴 종목이 캘린더에 표시되고 팝업창이 각 선수가 세계 랭킹 몇위를 차지하고 있는지 보여주어, 전통적인 TV 가이드 스타일 목록을 대체하고 있습니다.

 

 

YouGov에서 발견한 인구통계적 인사이트

시장 조사, 여론 조사 및 자료 분석 업체 YouGov는 인구통계학적인 측면에서 올림픽에 대한 흥미로운 인사이트를 발견했습니다. 예를 들어, 미국의 하계 올림픽 팬들은 동계 올림픽에 비해 훨씬 인종적으로 다양합니다. YouGov는 또한 동계올림픽과 하계 올림픽 간의 지역적인 차이도 발견했는데, 미국 서부와 중서부 지역에는 동계 올림픽 팬이 더 많고, 남부와 북쪽 지역에서는 하계 게임을 선호하는 경향이 있다는 사실을 발견했습니다.

YouGov는 올림픽의 이러한 계절적 선호도 차이를 소비자 데이터와 결합하여, 어떤 팬들이 무엇을 더 많이 구매하는지, 어떤 웹사이트를 많이 보는지, 어떤 보험에 더 많이 가입했는지까지 알아냈습니다. YouGov의 데이터와 같은 시각화 자료들은 올림픽처럼 주요한 행사가 있을 때, 마케터들이 현명한 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다.

 

 

가장 빠른 동계 올림픽 종목

Washington Post는 동계 스포츠 종목의 스피드를 알아보기 위해 놀라운 애니메이션을 제작했습니다. 눈이 내린 결승선을 통과하는 다양한 종목의 선수들을 표시하면, 종목별 속도 차이를 확실하게 볼 수 있습니다.

여기에는 올림픽의 스피드에 대한 독자들의 지식을 확인하기 위한 간단한 퀴즈도 준비되어 있습니다. 이 기사는 사소하지만 멋진 정보(올림픽 종목은 아니지만, 스피드 스키에서 이탈리아 선수 Ivan Origone은 순간 최고 속도 158.4MPH를 기록했습니다!)를 알려줄 뿐 아니라, 데이터 시각화를 교육 툴로도 사용할 수 있다는 좋은 예시가 되고 있습니다.

 

 

스냅맵

스냅맵 자체가 데이터 저널리즘의 예시가 되진 못하지만, 데이터 스토리텔러들이 앞으로 그들의 툴키트로 사용하고 싶어할 것은 확실합니다. 스냅맵이란, 전세계에서 찍힌 스냅으로, 이전에는 스냅챗 앱 내에서만 가능한 기능이었으나, 올림픽이 개최된 며칠 뒤 브라우저 버전으로 발전되어 나왔습니다.  

내장 툴과 함께, 스냅맵은 완벽하게 실시간 상황을 전달할 예정입니다. 지도에 이 짧은 비디오를 게재하는 것은 어떠한 이벤트가 전세계적으로 퍼지게 도와줄 것입니다. 우리는 이 기능이 트위터나 인스타그램처럼 디지털 미디어 조직에서 널리 이용될 것으로 기대하고 있습니다.  

 

 

1인당 메달 수: 올림픽의 영광을 비례로 표시하다

올림픽의 영광을 수반하는 국가적 자부심은, 상당히 이목을 끌 뿐 아니라, 다른 누구보다 앞서있다는 것을 뜻하기도 합니다. 하지만 미국이 모든 올림픽 경기를 통틀어 2,814나 되는 메달을 땄다고 해서, 세계 최고라는 뜻은 아닙니다.

Craig Nevill-Manning이 1인당 메달 수 지도에서 말하려고 했던 것이 바로 이것입니다. Sidewalk Labs CTO는 1896년 아테네에서 개최돈 최초의 올림픽까지 거슬러 올라가서, 국가별 1인당 메달 수를 면밀히 조사했습니다. 이를 통해, 10개의 메달을 딴 리히텐슈타인의 1인당 메달수가 1위임을 알 수 있었습니다. (미국은 100,000명 당 하나의 메달을 딴 반면, 리히텐슈타인은 3,657명 당 하나의 메달을 땄습니다.)

1인당 메달 수 지도는 이용자들에게 지역 별 메달 수, GDP 별 메달 수 뿐 아니라, 이와 같은 여러 방법으로도 올림픽 경기 데이터를 분석할 수 있다는 것을 알려줍니다. 또한 이 지도는 사용자들의 선택에 따라 업데이트 되는 등치지역도도 포함하고 있어서, 올림픽 성공의 지리적 차이에 대한 더 큰 인사이트를 제공합니다. Craig의 사이트는 데이터를 다른 방식으로 바라봄으로써, 올림픽 경기의 숨겨진 이야기들을 강조하고 있습니다.  

What’s Next?

시각화 기법과 로케이션 데이터와 공간 분석을 그려내는 기술이 점차 확산됨에 따라, 올림픽의 데이터는 미래에 더 중요해질 것입니다.

우리는 이미 스냅맵, New York Times의 올림픽 AR, 그리고 NBC와 Intel이 합작한 경기 VR과 같은 새로운 기술의 도입을 지켜보았습니다.이 기술들은 올림픽 팬들이 직접 경기장에 가지 않아도 생생하게 평창을 느끼게 해주었습니다.

로케이션 데이터는 지역이나 국가에만 한정된 것이 아닙니다. 올림픽은 훨씬 더 세분화 된 데이터셋의 소중한 자원이 되었습니다. 예를 들어, 퍽(Puck)과 선수 추적 데이터는 이번 올림픽 경기장에서 하키장 주변의 움직임을 기록하고 있으며, 코치와 선수들은 각 종목에서 경쟁 우위를 확보하기 위해 필연적으로 공간 분석과 같은 새로운 기술을 찾게 될 것입니다.

 

한가지는 확실합니다. 이러한 기술들은 계속해서 발전할 것이며, 2020 도쿄 올림픽, 그리고 앞으로 계속 더 강력한 이야기들을 만들어 낼 것입니다.

 

원문 링크: https://carto.com/blog/olympics-post-2018/

 

 

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